Demo

Lihat bagaimana AI uruskan kerja-kerja ini

Enam demo di bawah ialah lakonan semula dengan data demo: ia tunjuk rupanya selepas dibina ikut aliran kerja anda. Ia bukan perisian siap dan bukan pelanggan sebenar. Setiap satu tunjuk tiga perkara: cara kerja sekarang, cara kerja selepas, dan angka yang kami guna untuk tahu sama ada ia berkesan. Di bawah ada rakaman sebenar sistem yang kami bina, dan di bahagian paling bawah, contoh cara yang sama yang diterbitkan syarikat lain berserta sumber.

Perdagangan · pemborong

Pelanggan tanya harga di WhatsApp — macam mana AI beri sebut harga, dan siapa uruskan permintaan diskaun?

AI berjalan pada nombor WhatsApp syarikat anda. Ia kira harga ikut senarai harga dan harga akaun kredit anda, lalu sediakan sebut harga; jualan sahkan dulu sebelum dihantar. Apa-apa di luar peraturan, seperti diskaun tambahan atau aduan, AI tak janji sendiri: ia serahkan kepada jualan bersama sejarah chat.

SekarangStaf jualan semak senarai harga dan kira diskaun secara manual, kemudian balas satu persatu — pelanggan tunggu separuh hari bila sibuk.
SelepasAI faham pertanyaan, semak harga, sediakan sebut harga, dan jualan sahkan serta hantar dengan satu tekanan.
Kami ukurMasa untuk sebut harga; pertanyaan yang tidak dibalas
AI
Pemborong minuman · pembantu AIDalam talian · balas automatik
Demo · lakonan semula

Boss, air mineral 1.5L 100 karton, harga akaun kredit berapa? Esok boleh hantar ke Klang?

Balasan automatik AI

Hai Encik Tan! Air mineral 1.5L (12 botol), 100 karton pada harga akaun kredit RM 9.80 sekarton, jumlah RM 980.00. Esok pagi boleh hantar ke Klang. Sebut harga dah saya hantar kepada jualan untuk disahkan.

Sebut harga Q-1107 dibuat, tunggu jualan sahkan

Boleh kurang 5% lagi?

Balasan automatik AI

Diskaun tambahan diputuskan oleh jualan. Permintaan encik dan sebut harga tadi dah saya serahkan kepada Jason, dia akan WhatsApp encik terus.

Di luar peraturan diskaun → diserahkan kepada staf (dengan sejarah chat)
Lakonan semula · data demo · dibina ikut aliran kerja anda, bukan perisian siap
Rangkaian kedai · F&B

Staf baharu ada soalan — macam mana nak dapat jawapan tanpa telefon pengurus setiap kali?

Masukkan SOP, manual produk, harga dan peraturan syarikat ke dalam pembantu AI yang hanya membaca dokumen syarikat anda. Staf tanya di telefon; jawapan hanya diambil daripada dokumen itu, siap dengan nama dokumen dan fasal. Kalau tiada dalam dokumen, AI tak meneka: ia serahkan soalan kepada pengurus dan catat supaya anda boleh tambah maklumat.

SekarangStaf baharu telefon pengurus untuk setiap soalan; pengurus diganggu sepanjang hari dan jawapannya berbeza setiap kali.
SelepasStaf tanya AI di telefon; jawapan hanya dari SOP dan dokumen syarikat sendiri, dengan sumber ditunjukkan.
Kami ukurMasa staf baharu jadi mahir; gangguan kepada pengurus
AI
Pembantu SOP cawanganJawab hanya ikut dokumen syarikat
Demo · lakonan semula

Barang sejuk beku baru sampai, termometer tunjuk -12°C. Boleh terima?

Pembantu AI

Tak boleh. Barang sejuk beku hanya diterima pada -15°C atau lebih sejuk. Ambil gambar suhu, tekan “Tolak” dalam sistem, kemudian maklumkan bahagian pembelian.

Sumber: SOP Penerimaan Barang Cawangan · fasal 3.1 (versi Sep 2026)

Pembekal kata boleh tandatangan terima dulu, invois hantar esok. Boleh?

Pembantu AI

Dokumen syarikat tak sebut tentang keadaan ini, jadi saya tak akan meneka. Saya dah serahkan kepada pengurus, Mei Ling, dia akan balas.

Diserahkan kepada pengurus · dokumen perlu dikemas kini +1
Lakonan semula · data demo · dibina ikut aliran kerja anda, bukan perisian siap
Kewangan PKS

Masih taip invois pembekal satu per satu? Macam mana AI baca butirannya dan serahkan kepada akauntan?

Staf ambil gambar atau forward invois ke dalam sistem. AI baca pembekal, nombor invois, tarikh, setiap baris item, SST dan jumlah, lalu jadikan rekod untuk disemak. Bahagian yang kabur atau kurang pasti ditanda kuning untuk akauntan sahkan, dan barulah disimpan ke perisian perakaunan. Tiada apa-apa yang dipos secara automatik.

SekarangAkauntan masukkan invois pembekal satu persatu dan kerja lewat hujung bulan untuk selaraskan.
SelepasAmbil gambar atau forward invois; AI baca butiran item, tanda bahagian yang kabur untuk akauntan sahkan, kemudian import ke perisian perakaunan.
Kami ukurMasa masuk data; kadar ralat
Rekod invois automatikDemo · lakonan semula
CONTOH BEKALAN (DEMO)INVOICE
No.
INV-2610-0457
Date
28/10/2026
Carton box (L) × 200
240.00
Tape 48mm × 60
210.00
Label roll × 10
180.00
SST
63.00
TOTAL (RM)
693.00

Invois pembekal (gambar telefon)

Rekod yang dibaca

PembekalCONTOH BEKALAN
No. invoisINV-2610-0457
Tarikh2026-10-28
Item3 baris · RM 630.00
SSTRM 63.00
JumlahRM 693.00Gambar silau — sila sahkan Disahkan akauntan
Disimpan sebagai draf dalam perisian perakaunan, tunggu akauntan pos
Lakonan semula · data demo · dibina ikut aliran kerja anda, bukan perisian siap
F&B · pelbagai cawangan

Boleh tak rekod POS setiap cawangan dan duit yang betul-betul diterima dipadankan automatik setiap hari?

Selepas tutup kedai setiap hari, sistem padankan rekod POS setiap cawangan dengan duit yang betul-betul diterima (kredit bank, e-dompet dan deposit tunai) ikut tarikh dan jumlah. Yang padan ditanda; yang tak padan tunjuk berapa bezanya dan transaksi mana, dan jika melebihi had anda, pemilik dapat amaran WhatsApp malam itu juga.

SekarangPOS, platform penghantaran dan penyata bank setiap cawangan berasingan; pemilik hanya tahu cawangan mana rugi pada hujung bulan.
SelepasSelepas tutup kedai, sistem padankan angka secara automatik dan WhatsApp pemilik malam itu jika beza melebihi had.
Kami ukurMasa penyelarasan; hari untuk kesan perbezaan
Penyelarasan harian · 31 OktDemo · lakonan semula
CawanganPOSDiterimaKeputusan
Puchong9,656.509,656.50 Padan
SS27,290.407,290.40 Padan
Cheras8,508.008,421.50Kurang RM 86.50
Amaran penyelarasan · 22:30

Cawangan Cheras kurang RM 86.50 hari ini: satu bayaran DuitNow dalam POS tiada dalam penyata bank. Tekan untuk lihat bil mana.

Jumlah dalam RM; diterima = kredit bank + e-dompet + deposit tunai

Lakonan semula · data demo · dibina ikut aliran kerja anda, bukan perisian siap
Klinik · kecantikan

Pesakit lupa temu janji? Macam mana sistem ingatkan mereka dan susuli yang tak datang?

Sistem hantar peringatan WhatsApp sehari sebelum setiap temu janji. Kalau pesakit balas nak tukar masa, sistem beri slot kosong untuk dipilih, kemas kini jadual dan lepaskan slot lama. Yang tak datang masuk senarai susulan, jadi kaunter boleh hantar ucapan dan slot baharu dengan satu tekanan.

SekarangKaunter hadapan telefon peringatan secara manual, terlepas bila sibuk, dan tiada siapa susul yang tidak hadir.
SelepasSistem hantar peringatan WhatsApp dan pautan jadual semula mengikut masa; yang tidak hadir disenaraikan automatik untuk susulan satu tekanan.
Kami ukurKadar tidak hadir; masa kaunter hadapan menelefon
Klinik
Klinik pergigian · peringatanPeringatan automatik · kaunter boleh ambil alih
Demo · lakonan semula
Esok 10:30 · cuci gigi · Cik Wong → peringatan 24 jam awal
Peringatan automatik

Hai Cik Wong, peringatan temu janji cuci gigi esok (Rabu) jam 10:30 pagi di cawangan Puchong. Balas 1 untuk sahkan, 2 untuk tukar masa.

2

Peringatan automatik

Baik, slot ini masih kosong: Khamis 3:00 ptg / Jumaat 11:00 pg / Sabtu 10:00 pg. Balas slot yang anda mahu.

Jumaat 11 pagi

Peringatan automatik

Siap, ditukar ke Jumaat 11:00 pagi. Kami akan ingatkan lagi sehari sebelum.

Jadual dikemas kini · slot Rabu 10:30 dilepaskan
Lakonan semula · data demo · dibina ikut aliran kerja anda, bukan perisian siap
Pembuatan · fabrikasi

Pesanan khas tunggu jurutera kira harga berhari-hari? Macam mana sistem bantu jualan kira dulu?

Bila pelanggan hantar lukisan atau keperluan, jualan masukkan beberapa parameter: bahan, ketebalan, kuantiti dan tempoh siap. Sistem kira kos dan harga ikut harga bahan hari ini dan templat masa kerja, serta tunjukkan harga kerja lama yang serupa sebagai rujukan. Jurutera semak, ubah atau sahkan, kemudian sebut harga rasmi dikeluarkan.

SekarangPelanggan minta sebut harga; jualan kejar jurutera untuk anggaran bahan dan buruh, berhari-hari berlalu dan peluang sejuk.
SelepasJualan masukkan beberapa parameter; sistem kira harga dari templat bahan dan buruh dan jurutera hanya semak.
Kami ukurTempoh sebut harga; kadar sebut harga kepada pesanan
Penyedia sebut hargaDemo · lakonan semula
BRACKET-A · DWG 03DRAWING
Material
SUS 304
Thickness
1.5 mm
Qty
500 pcs
Finish
Hairline
Lead time
3 weeks

Lukisan pelanggan (PDF)

Sebut harga dikira sistem

Bahan (harga hari ini)RM 5,986.00
Potong laser + lenturRM 2,150.00
Kemasan hairlineRM 900.00
Overhed & margin 18%RM 1,626.48
Kerja lama yang serupa2026-06 · RM 21.80 / unit
Sebut hargaRM 21.32 / unit · jumlah RM 10,662.48Tunggu jurutera semak Disahkan jurutera
Sebut harga Q-2611-018 dikeluarkan, sedia untuk dihantar oleh jualan
Lakonan semula · data demo · dibina ikut aliran kerja anda, bukan perisian siap
Pernah buat?

Lihat sistem yang kami bina untuk sebuah syarikat pemberi pinjam wang berlesen

Ini sistem pengurusan pelanggan dan kutipan yang kami bina untuk sebuah syarikat pemberi pinjam wang berlesen di Malaysia. Ia boleh digunakan di telefon dan komputer, dan staf syarikat itu menggunakannya setiap hari. Tiga klip di bawah ialah rakaman skrin sistem sebenar dengan data demo, bukan pelanggan atau jumlah sebenar syarikat itu. Rakaman ini tunjuk antara muka bahasa Cina; sistem juga ada dalam bahasa Inggeris dan Bahasa Malaysia.

Pemilik tanya “Hari ini kutip berapa?” dan dapat angkanya dalam beberapa saatRakaman sistem sebenar · data demo
Pemilik tanya “Hari ini kutip berapa?” dan dapat angkanya dalam beberapa saatAngka dikira oleh sistem dengan cara yang sama seperti papan pemuka; AI hanya memahami soalan. Ia hanya mengira apa yang orang itu dibenarkan lihat.
Kutipan hari ini dan jumlah bulan ini, terus nampak bila dibukaRakaman sistem sebenar · data demo
Kutipan hari ini dan jumlah bulan ini, terus nampak bila dibukaTak perlu tunggu staf sediakan jadual; setiap kad tunjuk data dikira sehingga minit mana.
Nampak sekali imbas permohonan mana tersangkut di langkah kelulusan manaRakaman sistem sebenar · data demo
Nampak sekali imbas permohonan mana tersangkut di langkah kelulusan manaJumlah semua, menunggu semakan risiko, menunggu kelulusan akhir kewangan dan selesai; tekan untuk buka kumpulan itu. Yang disekat sistem secara automatik turut disenaraikan sebabnya.
Lihat halaman produk dan tiga edisi
Rujukan

Contoh cara yang sama yang diterbitkan syarikat lain

Ini kajian kes yang diterbitkan syarikat lain, untuk tunjuk cara ini sudah digunakan di tempat lain. Angka adalah seperti yang didedahkan oleh setiap sumber dan tidak diaudit secara bebas. Syarikat-syarikat ini tiada hubungan dengan SY Technology dan bukan pelanggan kami. Hasil anda dianggarkan selepas diagnosis, ikut keadaan anda sendiri.

  • Klarna (syarikat pembayaran Sweden). Diumumkan Februari 2024: pada bulan pertama, pembantu AI mereka mengendalikan 2.3 juta perbualan, kira-kira dua pertiga chat khidmat pelanggan, dan memendekkan purata masa penyelesaian daripada 11 minit kepada kurang 2 minit. Pada Mei 2025, CEO mereka memberitahu Bloomberg bahawa penjimatan kos khidmat pelanggan sudah pergi terlalu jauh dan pelanggan patut sentiasa boleh memilih untuk bercakap dengan manusia.

    Cara yang kami pinjam:Soalan biasa dijawab AI dulu; diskaun, aduan dan sesiapa yang minta orang diserahkan kepada staf.

    Sumber:Kenyataan media Klarna, Feb 2024, Bloomberg, Mei 2025 · seperti didedahkan oleh sumber

  • Telstra (syarikat telekomunikasi Australia). Diterbitkan April 2026: pembantu AI dalaman AskTelstra membantu lebih 8,000 staf barisan hadapan mencari jawapan dengan lebih cepat, memendekkan purata masa panggilan pelanggan lebih seminit.

    Cara yang kami pinjam:Jawapan hanya daripada dokumen syarikat sendiri, jadi staf tak perlu lagi kejar orang untuk tanya.

    Sumber:Artikel Telstra, Apr 2026 · seperti didedahkan oleh sumber

  • Medtronic (syarikat peranti perubatan AS). Menggunakan AI untuk mengambil maklumat bahan dan nombor alat ganti daripada lukisan kejuruteraan (dibina oleh IBM Consulting dengan AI generatif Microsoft). Diterbitkan 2024: ketepatan sehingga 90% bagi maklumat bahan utama dan melebihi 85% bagi nombor alat ganti.

    Cara yang kami pinjam:AI membaca dokumen tak 100% tepat, jadi bahagian yang kurang pasti mesti disahkan oleh orang.

    Sumber:Kajian kes IBM, 2024 · seperti didedahkan oleh sumber

  • Sebuah peruncit fizikal di pusat beli-belah (China, tanpa nama). Kes yang disusun Datawhale: AI menyemak secara automatik rekod kaunter cawangan, penyata penyelesaian pusat beli-belah dan slip kertas, dan staf hanya uruskan perbezaan yang ditanda AI. Penyelarasan daripada satu atau dua hari-orang setiap kitaran kepada beberapa jam.

    Cara yang kami pinjam:Biar sistem padankan dulu; orang hanya lihat yang tak padan.

    Sumber:Datawhale “FDE Cases 100” CASE-015 · seperti didedahkan oleh sumber

  • Sebuah syarikat pembuatan khas (China, tanpa nama). Kes yang disusun Datawhale: AI membaca lukisan menjadi data berstruktur dan menjana sebut harga ikut peraturan bahan, proses dan harga lama syarikat; orang menyemak sebelum dihantar. Beban kerja sebut harga berkurang sekurang-kurangnya 50%.

    Cara yang kami pinjam:Sistem sediakan draf angka; orang semak sebelum pelanggan nampak.

    Sumber:Datawhale “FDE Cases 100” CASE-019 · seperti didedahkan oleh sumber

Nota

  • Nama syarikat, orang, tempat dan jumlah dalam demo ialah data demo rekaan, hanya untuk menerangkan aliran kerja.
  • Demo tunjuk rupanya selepas dibina ikut aliran kerja pelanggan, bukan perisian siap. Sistem mana yang boleh disambung, dan caranya, disahkan satu per satu semasa diagnosis.
  • Rakaman sistem sebenar datang daripada sistem yang kami bina untuk sebuah syarikat pemberi pinjam wang berlesen, dengan data demo.
  • Nama syarikat, angka dan tanda dagangan adalah milik sumber masing-masing dan ditunjukkan sebagai rujukan sahaja. Kajian kes merujuk projek sumber terbuka FDE-case-library (MIT License, Copyright (c) 2026 guminghao-avi contributors); lesen penuh di bawah. Bagi kes Datawhale, halaman Datawhale sendiri ialah rujukan muktamad.
Lesen penuh FDE-case-library (MIT License)
FDE-case-library (https://github.com/guminghao-avi/FDE-case-library)

MIT License

Copyright (c) 2026 guminghao-avi contributors

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction, including without limitation the rights
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
furnished to do so, subject to the following conditions:

The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
copies or substantial portions of the Software.

THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
SOFTWARE.
Diagnosis percuma · 30 minit

Ceritakan satu aliran kerja yang menyusahkan anda

Kami semak secara percuma: boleh AI selesaikan, berbaloi atau tidak, dan lebih kurang berapa lama. Tiada jualan paksa — buat keputusan selepas berbual.

WhatsApp +60 13-662 6977 · sytechnologysolution@gmail.com

Tinggalkan maklumat — kami biasanya balas di WhatsApp dalam sejam (waktu pejabat)

Kami hanya minta nama dan nombor WhatsApp, untuk pertanyaan ini sahaja. Tidak akan dijual kepada sesiapa.

Tanpa nama dan nombor, kami tidak dapat menghubungi anda.

WhatsApp untuk diagnosis percuma